Pytorch中的批量矩阵乘法-与输出尺寸的处理混淆

Question

我有两个数组：

A
B

数组A包含一批RGB图像，形状为：

[batch, Width, Height, 3]

而数组B包含对图像进行“类似变换”操作所需的系数，形状为：

[batch, 4, 4, 3]

简单地说，对单个图像的运算是一个乘法，输出一个环境图（normalMap * Coefficients）。

我想要的输出应该保持形状：

[batch, Width, Height, 3]

我尝试使用torch.bmm，但失败了。这有可能吗？

Answer 1

我认为您需要计算PyTorch可与

一起使用

BxCxHxW : number of mini-batches, channels, height, width

格式，并且也使用matmul，因为bmm可用于3D张量。

我知道您可能会在网上找到它，但是无论如何：

batch1 = torch.randn(10, 3, 20, 10)
batch2 = torch.randn(10, 3, 10, 30)
res = torch.matmul(batch1, batch2)
res.size() # torch.Size([10, 3, 20, 30])